AMO-Klassen für Data Mining
Mithilfe von Data Mining-Klassen können Sie Data Mining-Objekte erstellen, ändern, löschen und verarbeiten. Das Arbeiten mit Data Mining-Objekten umfasst die Erstellung von Data Mining-Strukturen, die Erstellung von Data Mining-Modellen und die Verarbeitung der Modelle.
Weitere Informationen über die Einrichtung der Umgebung und über Server, Database, DataSource sowie über DataSourceView-Objekte finden Sie unter Grundlegende AMO-Klassen.
Für die Definition von Objekten in Analysis Management Objects (AMO) müssen für jedes Objekt einige Eigenschaften festgelegt werden, um den richtigen Kontext einzurichten. Komplexe Objekte wie OLAP und Data Mining-Objekte erfordern längere und detaillierte Codierung.
Dieses Thema enthält folgende Abschnitte:
MiningStructure-Objekte
MiningModel-Objekte
Die folgende Abbildung zeigt die Beziehung der in diesem Thema erläuterten Klassen.
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MiningStructure-Objekte
Eine Miningstruktur ist der Container für Miningmodelle. Die Struktur definiert alle möglichen Spalten, die von den Miningmodellen verwendet werden können. Jedes Miningmodell definiert seine eigenen Spalten aus dem Satz der definierten Spalten in der Struktur.
Ein einfaches MiningStructure-Objekt besteht aus: grundlegenden Informationen, einer Datenquellensicht, mindestens einer ScalarMiningStructureColumn, null oder mehr TableMiningStructureColumn und einer MiningModelCollection.
Grundlegende Informationen beinhalten den Namen und die ID (interner Bezeichner) des MiningStructure-Objekts.
Das DataSourceView-Objekt enthält das zugrundeliegende Datenmodell für die Miningstruktur.
ScalarMiningStructureColumn sind Spalten oder Attribute, die einzelne Werte besitzen.
TableMiningStructureColumn sind Spalten oder Attribute, die mehrere Werte für jeden Fall besitzen.
MiningModelCollection Enthält alle Miningmodelle, die mit den gleichen Daten erstellt wurden.
Ein MiningStructure-Objekt wird erstellt, indem es der MiningStructureCollection der Datenbank hinzugefügt und das MiningStructure-Objekt mithilfe der Update-Methode auf dem Server aktualisiert wird.
Um ein MiningStructure-Objekt zu entfernen, muss es mithilfe der Drop-Methode des MiningStructure-Objekts gelöscht werden. Wenn ein MiningStructure-Objekt aus der Auflistung entfernt wird, wirkt sich dies nicht auf den Server aus.
Die MiningStructure kann mithilfe ihrer eigenen Verarbeitungsmethode verarbeitet werden oder wenn sich ein übergeordnetes Objekt selbst mit seiner eigenen Verarbeitungsmethode verarbeitet.
Spalten
Spalten enthalten die Daten für das Modell und können in Abhängigkeit von der Verwendung von unterschiedlichen Typen sein: Key, Input, Predictable oder InputPredictable. Predictable-Spalten sind das Ziel bei der Erstellung des Miningmodells.
Einzelwertspalten werden in AMO als ScalarMiningStructureColumn bezeichnet. Spalten mit mehreren Werten werden als TableMiningStructureColumn bezeichnet.
ScalarMiningStructureColumn
Ein einfaches ScalarMiningStructureColumn-Objekt besteht aus: grundlegenden Informationen, Typ, Inhalt und Datenbindung.
Grundlegende Informationen beinhalten den Namen und die ID (interner Bezeichner) der ScalarMiningStructureColumn.
"Typ" bezeichnet den Datentyp des Werts: LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE, DATE.
"Inhalt" informiert das Modul, wie die Spalte modelliert werden kann. Folgende Werte sind möglich: Discrete, Continuous, Discretized, Ordered, Cyclical, Probability, Variance, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev, Support und Key.
Die Datenbindung verknüpft die Data Mining-Spalte mithilfe des Datenquellensicht-Elements mit dem zugrundeliegenden Datenmodell.
Eine ScalarMiningStructureColumn wird erstellt, indem sie dem übergeordneten MiningStructureCollection hinzugefügt und das übergeordnete MiningStructure-Objekt mithilfe der Update-Methode auf dem Server aktualisiert wird.
Um eine ScalarMiningStructureColumn zu entfernen, muss sie aus der Auflistung des übergeordneten MiningStructure entfernt werden, und das übergeordnete MiningStructure-Objekt muss mithilfe der Update-Methode auf dem Server aktualisiert werden.
TableMiningStructureColumn
Ein einfaches TableMiningStructureColumn-Objekt besteht aus: grundlegenden Informationen und skalaren Spalten.
Grundlegende Informationen beinhalten den Namen und die ID (interner Bezeichner) der TableMiningStructureColumn.
Skalare Spalten sind ScalarMiningStructureColumn.
Eine TableMiningStructureColumn wird erstellt, indem sie der übergeordneten MiningStructure-Auflistung hinzugefügt und das übergeordnete TableMiningStructureColumn-Objekt mithilfe der Update-Methode auf dem Server aktualisiert wird.
Um eine ScalarMiningStructureColumn zu entfernen, muss sie aus der Auflistung des übergeordneten MiningStructure entfernt werden, und das übergeordnete MiningStructure-Objekt muss mithilfe der Update-Methode auf dem Server aktualisiert werden.
MiningModel-Objekte
Ein MiningModel ist das Objekt, das Ihnen ermöglicht auszuwählen, welche Spalten aus der Struktur verwendet werden sollen und welcher Algorithmus verwendet werden soll, zudem bietet es optionale spezifische Parameter zur Optimierung des Modells. Beispielsweise können mehrere Miningmodelle in der gleichen Miningstruktur definiert werden, die den gleichen Algorithmus verwendet. Es sollen in einem Modell jedoch einige Spalten aus der Miningstruktur ignoriert und diese als Eingabe in einem anderen Modell und als Eingabe und Vorhersage in einem dritten Modell verwendet werden. Dies kann sinnvoll sein, wenn Sie eine Spalte in einem Miningmodell als kontinuierlich, in einem anderen Modell jedoch als diskretisiert behandeln möchten.
Ein einfaches MiningModel-Objekt besteht aus: grundlegenden Informationen, Algorithmusdefinition und Spalten.
Grundlegende Informationen beinhalten den Namen und die ID (interner Bezeichner) des Miningmodells.
Eine Algorithmusdefinition bezieht sich auf alle in Analysis Services bereitgestellten Standardalgorithmen oder alle auf dem Server bereitgestellten benutzerdefinierten Algorithmen.
"Spalten" ist eine Auflistung der Spalten, die vom Algorithmus und seinen Verwendungsdefinitionen verwendet werden.
Ein MiningModel wird erstellt, indem es der MiningModelCollection der Datenbank hinzugefügt und das MiningModel-Objekt mithilfe der Update-Methode auf dem Server aktualisiert wird.
Um ein MiningModel zu entfernen, muss es mithilfe der Drop-Methode des MiningModel gelöscht werden. Wenn ein MiningModel aus der Auflistung entfernt wird, wirkt sich dies nicht auf den Server aus.
Nach der Erstellung kann das MiningModel mithilfe seiner eigenen Verarbeitungsmethode verarbeitet werden oder wenn sich ein übergeordnetes Objekt selbst mit seiner eigenen Verarbeitungsmethode verarbeitet.
Siehe auch
Verweis
Konzepte
Programmieren von AMO-Data Mining-Objekten
Logische Architektur (Analysis Services – Mehrdimensionale Daten)
Datenbankobjekte (Analysis Services - Mehrdimensionale Daten)